Exercícios

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Vamos fazer em sala de aula todos os práticos, eu resolverei como se fosse um aluno. Colocando meu número de RG, vocês colocam os seus e fica tudo resolvida na sala de aulas.

 

Exercícios Práticos

Exercício Pratico 1 - Fazer Data Cruching - Pivot Table do exemplo do blog com os últimos dígitos de seu RG. Elaborar gráficos equalizados e com lay out adequado.

Dead Line: 13/5/2024

Categ	IMC	Km_Seman	Kcal_Dia
ATL	20,?	60,?	32??
ATL	21,3	54,8	3100
ATL	19,3	49,6	2800
ATL	21,1	52,3	3300
SEMI	22,4	14,9	2600
SEMI	21,9	17,8	2700
SEMI	23,8	18,6	3200
SEMI	24,1	15,1	3300
SEDE	27,3	2,5	2700
SEDE	23,4	4,3	2300
SEDE	25,2	2,3	2600
SEDE	26,4	2,6	3200
PROF	26,2	4,1	2600
PROF	24,2	2,1	2700
PROF	25,4	1,9	2650

 

 

Exercício Pratico 2 - Criar um sistema de almoxarifado utilizando Pivot Tables. Optativo.

Dead Line: 20/5/2024

 

Exercício Pratico 3 - Rodar IA Indutiva Não S para Classificação. Somente trocar os sinais de interrogação por ultimos digitos do RG.  DL: 27/5

data  pessoas;

input cat $ imc corr kcal;

cards;

AT 20.? 54.? 31??

PR 25.3 2.7 2650

SE 25.6 2.9 2700

SEM 23.1 16.6 2950

;

/* Observar que os dados são a saída da operação Tabela Dinâmica do Exercício Prático 1 */

proc cluster data=pessoas outtree = arvore method = average;

var imc corr kcal;

id cat;

run;

PROC TREE DATA = arvore;

RUN;

 

Exercício Pratico 4 - Rodar ANOVA para seleção de variáveis preditoras, trocando sinais de interrogação. DL: 3/6. Optativo

 data People;

/* BMI: body mass index --> Índice de M. Corporal = Peso / (Altura * Altura)

     Movm: Movement (Km por semana)

     KCal : Kilocalories (ingeridas por dia)

     ATL: Athletes

     SEMI: Semi-athletes

     SEDE: Sedentary

     PROF: Professor

*/

input Categ $ IMC Movim Kcal;

cards;

ATL 20.? 60.? 32??

ATL 21.3 54.8 3100

ATL 19.3 49.6 2800

ATL 21.1 52.3 3300

SEMI 22.4 14.9 2600

SEMI 21.9 17.8 2700

SEMI 23.8 18.6 3200

SEMI 24.1 15.1 3300

SEDE  27.3 2.5 2700

SEDE 23.4 4.3 2300

SEDE  25.2 2.3 2600

SEDE  26.4 2.6 3200

PROF 26.2 4.1 2600

PROF 24.2 2.1 2700

PROF 25.4 1.9 2650

;

Proc ANOVA;

     Class Categ;

      Model IMC Movim Kcal = Categ;

     Means Categ / Duncan Lines;

Run;

 

 

 Exercício Pratico 5  - Rodar o exemplo de propaganda e vendas com seu numero de RG. DL: 10/6/2024.

 

 

X	Y
30	4??
21	3??
35	520
42	490
37	470
8	195
17	270
35	400
25	480
12	258
10	205

 

 

 

X            Y

2          858     Cuiabá

 

 - Elaborar 5 slides sobre ML Não Supervisionado para Clasificação - Cluster Analysis